Ubuntu 16.04下NVIDIA GTX 1080深度学习环境+Caffe配置教程与常见问题解决方案

本文档详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统上安装和配置深度学习框架Caffe，特别是在结合CUDA、cuDNN、OpenCV 3.1和Python环境的情况下。作者分享了一次实际的配置经验，面对并解决了安装过程中遇到的一系列问题，旨在帮助后来者避免重复踩坑。 1. **系统环境与依赖项安装**： 首先，确保在Ubuntu 16.04系统上安装了必要的基础开发工具，如libprotobuf-dev、leveldb-dev、snappy-dev、libopencv-dev、hdf5-serial-dev、protobuf-compiler等，这些库对于Caffe的编译至关重要。此外，还安装了boost、openblas、lapack、atlas-base-dev、gflags、google-glog、lmdb等开发包，以支持Caffe的运行。 2. **NVIDIA GPU驱动的安装**： 为了充分利用GPU性能，作者建议从NVIDIA官网下载适用于NVIDIA GTX 1080的驱动。在安装前，先确认当前系统的显卡驱动版本，比如作者使用的为375.39（或者367.44）。对于集成显卡用户，需要禁用lightdm服务，然后卸载原有驱动（`sudo apt-get remove --purge nvidia*`），接着添加PPA（Personal Package Archive）来安装新驱动，通过`sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa`进行。 3. **Caffe的配置流程**： 在完成了上述准备工作后，作者开始配置Caffe。这通常涉及下载Caffe源码，解压后进入目录，配置编译选项，包括选择GPU支持（如果安装了NVIDIA驱动），设置OpenCV路径，以及设置其他必要的环境变量。这个过程可能需要调整Makefile以匹配本地环境。 4. **常见问题及解决方案**： 文档特别强调，作者在配置过程中遇到了诸多问题，包括但不限于编译错误、依赖缺失等。每个问题都有针对性的解决方法，例如检查并修复编译选项、更新或重新安装库，或是解决与OpenCV或NVIDIA驱动兼容性的问题。读者在遇到类似问题时，作者建议使用Google搜索，因为文章中提到的错误不一定在所有机器上都会重现。 总结起来，这篇文章是一份实用的教程，针对Ubuntu 16.04上从头搭建深度学习环境，尤其是Caffe配置过程中的详细指南，提供了实际操作经验和故障排除策略。对于想要在Linux环境下从事深度学习开发的读者来说，这是一个宝贵的参考资源。